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Raspberry Pi 3 (B+)使用ARMv7 cpu运行ARMv7扩展
BerryConda Python3.6环境
在Raspberry pi上,我似乎无法安装比0.11更新的tensorflow版本(在撰写本文时,1.12是最新的tensorflow版本)。如果我是pip install tensorflow (当然是升级了pip之后),我就会得到0.11:
如果我试图强迫它安装一个较新的版本,我会得到一个tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_armv7l.whl is not a supported wheel on t
我在一个阿尔卑斯山的容器中运行一个Nginx网络服务器。我似乎无法在没有不同权限的情况下使用systemctl (),否则我会得到Failed to get D-Bus connection: Unknown error -1。有没有其他方法可以实现同样的功能,比如检查正在运行的Nginx实例的状态?
我正在编写一些OpenCL代码。我的内核应该根据输入映像创建一个特殊的“累加器”输出。我尝试了两个概念,两者都同样缓慢,尽管第二个概念使用本地内存。你能帮我找出为什么本地内存版本这么慢吗?目标GPU的核心是一个AMD Radeon Pro 450。
// version one
__kernel void find_points(__global const unsigned char* input, __global unsigned int* output) {
const unsigned int x = get_global_id(0);
const unsigned int